Affari IA: Bolla finanziaria?
La domanda se l'attuale boom dell'IA rappresenti un punto di svolta tecnologico o si stia trasformando in una bolla finanziaria è sempre più discussa. Gli investimenti in data center, GPU e startup IA raggiungono dimensioni storiche, mostrando parallelismi con l'era dotcom. In particolare, i cosiddetti "circular AI deals", in cui grandi aziende tecnologiche e società di IA si finanziano reciprocamente e si scambiano servizi, intensificano questo dibattito.
Fonte: Presentazione interna
Panoramica del mercato IA
L'attuale boom dell'IA è un gigantesco progetto infrastrutturale e, contemporaneamente, una scommessa sulla domanda futura. Ciò porta a discussioni sulla formazione di una bolla IA o se le valutazioni siano supportate da investimenti e profitti reali. Chi cerca "circular ai deals possibile spiego bolla finanziaria" si ritrova nel bel mezzo di questo dibattito.
Il mercato globale delle infrastrutture per data center, secondo IoT Analytics raggiungerà più di 1 trilione di dollari all'anno entro il 2030. Solo nel 2024 sono stati spesi circa 290 miliardi di dollari, di cui Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta hanno contribuito con quasi 200 miliardi di CapEx. La Guardian-Analyse alla "3-billions-dollar-datacenter-spending-spree" aggiunge che banche come Morgan Stanley prevedono investimenti cumulati in data center di circa 3 trilioni di dollari entro il 2028, di cui circa 1,5 trilioni potrebbero essere finanziati tramite debito.
Allo stesso tempo, le valutazioni sono spettacolari. Secondo il Guardian, Nvidia è diventata la prima azienda con una capitalizzazione di mercato di 5 trilioni di dollari, mentre Microsoft e Apple si aggirano intorno ai 4 trilioni. OpenAI, dopo una ristrutturazione, è valutata circa 500 miliardi di dollari, inclusa una partecipazione di Microsoft superiore a 100 miliardi.
Circular AI Deals
Bloomberg descrive un intreccio di accordi tra OpenAI, Nvidia e AMD. Nvidia si è impegnata a investire fino a 100 miliardi di dollari in OpenAI per finanziare una nuova generazione di data center. OpenAI, a sua volta, si impegna a riempire questi data center con milioni di chip Nvidia.
Poco dopo, è seguito un accordo simile con AMD: OpenAI intende acquistare hardware IA da AMD per diversi miliardi di dollari nel corso di diversi anni, mentre OpenAI dovrebbe diventare contemporaneamente uno dei maggiori azionisti di AMD. Questo viene discusso, tra le altre cose, nel Harvard Business Review e in VanEck .
Fonte: seekingalpha.com
Reuters riporta parallelamente la società cloud CoreWeave, i cui accordi chiariscono la logica di questi "circular AI deals". La partnership tra CoreWeave e OpenAI ha ora un volume fino a 22,4 miliardi di dollari, inclusi un nuovo contratto da 6,5 miliardi e accordi precedenti per 11,9 e 4 miliardi di dollari.
Nvidia ha acquisito oltre il 5% di CoreWeave. CoreWeave, a sua volta, acquista hardware Nvidia per miliardi di dollari e Nvidia si impegna contrattualmente ad acquistare la capacità cloud inutilizzata di CoreWeave.
- Nvidia investe capitale proprio in clienti come OpenAI o CoreWeave.
- Questi clienti utilizzano il capitale per effettuare grandi ordini di chip presso Nvidia.
- Gli ordini appaiono come ricAVI per Nvidia, rafforzando il valore di borsa e il bilancio.
- Allo stesso tempo, le valutazioni dei partner IA aumentano, facendo crescere il valore delle partecipazioni di Nvidia.
Bloomberg riassume questo intreccio come "web of circular deals" (rete di accordi circolari), che guida un mercato di circa 1 trilione di dollari nel settore dell'infrastruttura IA, alimentando contemporaneamente i timori che una parte di questo boom sia sostenuta più da accordi reciproci che dalla reale domanda dei clienti finali.
I "Circular AI deals" sono quindi un modello concreto in cui denaro e ricavi circolano all'interno di un cerchio relativamente ristretto di aziende, supportando così sia i numeri operativi che le valutazioni. Ciò solleva la questione di una possibile bolla finanziaria.
Confronto con la bolla dotcom
Il confronto tra la bolla dotcom e l'attuale hype IA si concentra sulla struttura: chi finanzia chi, quanto solidi sono i modelli di business e quanto le valutazioni dipendono da narrazioni anziché dai flussi di cassa.
La bolla dotcom alla fine degli anni '90 era caratterizzata da startup internet con ricavi minimi, valutate a multipli di ricavi difficilmente giustificabili. Il NASDAQ Composite aumentò massicciamente fino a marzo 2000 e perse poi circa il 78% del suo valore entro il 2002, come riportato da Investopedia e da Goldman Sachs .
World Economic Forum sottolinea che l'attuale fase dell'IA differisce in quanto oggi somme enormi confluiscono in infrastrutture fisiche come data center, reti elettriche e produzione di semiconduttori, non solo nei corsi azionari.
Allo stesso tempo, l'atmosfera in alcune parti del mercato ricorda fortemente manie note. Il WEF fa riferimento a parallelismi con l'era dotcom e persino con la bolla dei tulipani del XVII secolo, guidata dall'idea che i prezzi possano continuare a salire finché si trova un acquirente disposto a pagare di più.
Investitori di spicco come Ray Dalio, fondatore di Bridgewater, hanno esplicitamente paragonato l'euforia dell'IA alla fase dotcom. Il CEO di Baidu, Robin Li, ha dichiarato nel 2024 che la situazione attuale gli ricorda la bolla di internet, come riportato da World Economic Forum e dal Financial Times .
Fonte: YouTube
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La differenza cruciale rispetto all'era dotcom: oggi dominano poche grandi aziende con profitti e flussi di cassa esistenti – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Nvidia – invece di centinaia di nuovi arrivati in borsa a malapena redditizi. Questo è evidenziato da VanEck e da The Guardian .
Valutazione del mercato IA
La domanda se il mercato IA sia sopravvalutato non è facilmente rispondibile, poiché i dati sono contraddittori.
Da un lato, ci sono enormi investimenti in infrastrutture. IoT Analytics stima che il mercato globale delle infrastrutture per data center raggiungerà più di 1 trilione di dollari all'anno entro il 2030. Solo nel 2024 sono stati spesi circa 290 miliardi di dollari, di cui Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta hanno contribuito con quasi 200 miliardi di CapEx.
Guardian-Analyse alla "3-billions-dollar-datacenter-spending-spree" aggiunge che banche come Morgan Stanley prevedono investimenti cumulati in data center di circa 3 trilioni di dollari entro il 2028, di cui circa 1,5 trilioni potrebbero essere finanziati tramite debito.
Fonte: bain.com
Allo stesso tempo, vediamo valutazioni che sono spettacolari anche in questo contesto. Secondo Guardian Nvidia è diventata la prima azienda con una capitalizzazione di mercato di 5 trilioni di dollari, mentre Microsoft e Apple si aggirano intorno ai 4 trilioni. OpenAI, dopo una ristrutturazione, è valutata circa 500 miliardi di dollari, inclusa una partecipazione di Microsoft superiore a 100 miliardi.
D'altro canto, lo stesso Guardian-Recherche sottolinea che gran parte di queste infrastrutture si basa su previsioni di ricavi fortemente ottimistiche per l'IA generativa: Morgan Stanley si aspetta un aumento dei ricavi dalla Gen IA da 45 miliardi di dollari dell'anno precedente a 1 trilione di dollari entro il 2028 – una crescita ancora da dimostrare.
Particolarmente scoraggiante: gli autori del Guardian fanno riferimento a uno studio del MIT secondo cui il 95% delle aziende non ha ancora ottenuto un ritorno finanziario dai propri progetti pilota di Gen IA.
La Banca Mondiale e altre analisi, ad esempio presso VanEck mettono in guardia contro una concentrazione del rischio: se un piccolo gruppo di aziende con massicci investimenti in IA dovesse vacillare, anche altri investitori – come i fondi pensione – potrebbero subire perdite sensibili, il che a sua volta potrebbe rallentare consumi e crescita. The Guardian Allo stesso tempo, attori del mercato come
sostengono che l'attuale espansione è fondamentalmente diversa dalla speculazione dotcom: le grandi aziende tecnologiche investono prevalentemente dal proprio flusso di cassa. Amazon prevede per il 2025 un CapEx di circa 100 miliardi di dollari, Microsoft circa 80 miliardi, Alphabet circa 85 miliardi e Meta tra 66 e 72 miliardi – in gran parte finanziati da attività principali redditizie. Reuters-Interview La Federal Reserve americana riflette questa ambivalenza: il vice Fed Philip Jefferson ha dichiarato in un
, che l'aumento delle azioni guidato dall'IA assomiglia meno alla bolla dotcom perché molti vincitori dell'IA sono aziende consolidate e redditizie con bilanci solidi. Al contempo, l'ultimo rapporto sulla stabilità finanziaria indica che circa il 30% degli operatori di mercato intervistati considera un'esplosione dell'ottimismo IA un rischio significativo.
- Tesi della bolla: Valutazioni e investimenti in infrastrutture anticipano di gran lunga la domanda realizzata; i progetti pilota falliscono e una parte dei ricavi potrebbe provenire da "circular AI deals" anziché da relazioni stabili con i clienti finali. (Bloomberg, Reuters)
- Tesi della trasformazione: Il boom dell'IA è una fase iniziale di un cambiamento strutturale a lungo termine, analogo a quello delle ferrovie, dell'elettrificazione o di Internet – con forti fluttuazioni, ma reale aumento della produttività. (World Economic Forum, VanEck)
Investimenti IA sostenibili
Molti investitori cercano "come riconoscere investimenti sostenibili in startup IA" per avere sostanza nel portafoglio. Qui aiutano indicatori concreti, soprattutto alla luce dei deal circolari. Un primo banco di prova sono le combinazioni di ricavi. Una startup IA i cui ricavi principali provengono quasi esclusivamente da uno o due grandi progetti con investitori strategici, si muove più vicino alla logica "circolare". Ciò vale in particolare se la stessa società è coinvolta come investitore, effettua grandi ordini e acquista infrastrutture. Reuters illustra questo con l'esempio di CoreWeave: Nvidia è azionista, fornisce all'azienda hardware e si impegna contemporaneamente a riacquistare la capacità in eccesso.
Più sostenibile appare una startup i cui ricavi ricorrenti sono distribuiti su molti clienti, settori e regioni – e la cui crescita non dipende da un singolo partner. Harvard Business Review mette severamente in guardia contro strutture in cui ricavi e valutazioni si autoalimentano, senza che venga creato un valore aggiunto chiaramente misurabile per i clienti finali.
Fonte: user-added
Un secondo banco di prova è la struttura dei costi. Le aziende IA serie indicano in modo trasparente quanto del capitale confluisce in GPU, infrastrutture cloud, personale e sviluppo prodotti – e come da ciò derivano i margini lordi e i tempi di recupero. Se una startup raccoglie denaro quasi esclusivamente per costi GPU, ma investe poco in prodotti, vendite o integrazione, ciò indica più una speculazione sull'infrastruttura che un modello di business produttivo. Analisi come quelle di IoT Analytics mostrano quanto siano costosi i data center pesantemente basati su GPU – e quanto la loro redditività dipenda da un elevato utilizzo.
Terzo banco di prova: veri guadagni di produttività anziché "demo-show". Il Guardian-Recherche fa riferimento al problema che molti progetti pilota Gen IA vengono acquistati, ma non scalati – secondo dati del MIT, il 95% delle organizzazioni non ottiene attualmente un ritorno misurabile dai propri progetti. Se una startup, pur mostrando demo impressionanti, non può vantare casi ROI concreti, clienti di riferimento o rinnovi di contratto, è necessaria cautela.
Harvard Business Review sottolinea che gli investimenti IA sostenibili si riconoscono dal fatto che i prodotti vengono profondamente integrati nei processi aziendali, riducono i tassi di errore, accorciano i tempi di lavorazione o aumentano verificabilmente i ricavi – e che i clienti sono disposti a stipulare contratti a lungo termine per questo, non solo a sperimentare a breve termine con budget pilota.
Un quarto punto è il finanziamento. Il Guardian-Analyse mostra quanto le strutture di credito privato e altre forme di shadow banking spingano nell'infrastruttura IA, spesso con presupposti molto ottimistici sulla validità degli asset dei data center. Una startup IA che si basa su prestiti ad alto interesse e round sempre più grandi, senza che i flussi di cassa tengano il passo, presenta un rischio diverso da uno che cresce organicamente o è moderatamente indebitato.
Chi desidera vedere questo tema trattato in modo conciso, troverà nei video come "Let's Talk About the AI Bubble" una discussione esplicativa sui livelli di valutazione, i flussi di capitale e la domanda su quali modelli di business siano sostenibili a lungo termine.
Implicazioni per CFO e regolatori
Dal punto di vista dei CFO di grandi aziende, l'IA non è più una scommessa tecnologica astratta, ma un programma di investimento multimiliardario con impatti molto concreti sul bilancio. Studi come quelli di VanEck mostrano che gli hyperscaler indirizzano ormai quasi tutto il loro free cash flow verso data center IA.
Ciò costringe i responsabili finanziari a esaminare più attentamente quali progetti IA siano veramente strategici e quali siano piuttosto guidati da accordi con partner. Un progetto che nasce solo perché un grande fornitore di chip offre in cambio capitale o supporto di marketing, appare diversamente nel conto economico rispetto a uno avviato da un'evidente logica di efficienza o ricavo.
I regolatori osservano soprattutto i rischi sistemici. Reuters riporta che banche centrali e autorità di vigilanza stanno prestando sempre più attenzione a quanto dell'infrastruttura IA sia finanziato tramite debito e credito privato, e quanto rapidamente gli asset sottostanti – in particolare le GPU specializzate – invecchino economicamente. Il Guardian-Analyse aggiunge a queste preoccupazioni.
Das World Economic Forum avverte che progetti di data center sovra-indebitati potrebbero nel peggiore dei casi diventare una sorta di "rovina di centri commerciali", infrastrutture costose e sottoutilizzate che nessuno più necessita, ma i cui debiti gravano sull'economia reale.
Per i CFO, ciò significa:
- Gli investimenti IA dovrebbero essere chiaramente collegati a metriche operative – ad esempio, costi per ticket elaborato, ricavi per utente o risparmi di tempo per processo.
- I contratti con i partner IA devono essere strutturati in modo tale da non solo aumentare ricavi e valutazioni a breve termine, ma anche da generare flussi di cassa autonomamente sostenibili.
- La dipendenza da singoli fornitori di chip o cloud dovrebbe essere gestita attivamente per evitare di cadere in una situazione negoziale unilaterale.
Una visione sobria e basata sui numeri è tanto più importante in quanto il dibattito pubblico è fortemente influenzato da narrazioni e simboli. Video come "Why the A.I. Boom Isn't A Bubble" mostrano come gli investitori professionisti cercano di separare la storia dal nucleo di sostanza – esattamente ciò che dovrebbe essere la quotidianità nel controllo di gestione.
Il boom dell'IA si muove in una zona di tensione. Da un lato ci sono investimenti reali e giganteschi: CapEx per data center, che potrebbero aumentare a oltre 1 trilione di dollari all'anno entro il 2030, ordini di GPU miliardari e un'infrastruttura fisica che per la sua scala ricorda le ferrovie, le reti elettriche e la fase iniziale della dorsale Internet. IoT Analytics, VanEck)
Dall'altro lato, c'è un numero crescente di segnali di avvertimento: "circular AI deals" che guidano ricavi e valutazioni in cerchio; progetti di data center basati su strutture di debito aggressive; e studi che dimostrano che molte aziende finora non traggono un chiaro ROI dai loro progetti pilota Gen AI. Bloomberg, Reuters, The Guardian)
Il quadro assomiglia all'episodio dotcom, ma con differenze decisive. Allora crollò un vasto e spesso non redditizio panorama di startup. Oggi il rischio si concentra su poche grandi aziende, prevalentemente redditizie, e su fornitori di infrastrutture specializzati. Il World Economic Forum lo riassume efficacemente: meno importante è se c'è una bolla IA, quanto ciò che ne rimarrà – infrastrutture, produttività e modelli di business reali e sostenibili.
Chi, come investitore o decisore aziendale, non vuole perdersi nella "nebbia dell'hype", dovrebbe quindi pensare su due binari: da un lato, prendere sul serio l'importanza a lungo termine dell'IA come tecnologia di base, dall'altro, trattare ogni singolo investimento IA come qualsiasi altro grande progetto – con un'attenta analisi dei rischi, chiare aspettative di rendimento e un sano scetticismo nei confronti di costruzioni che appaiono buone solo perché tutti i partecipanti si comprassegano e vendessero reciprocamente.
L'hype dell'IA è reale – la domanda è quanta sostanza c'è dietro e quanta acrobazia valutativa. Esattamente questa domanda decide se tra dieci anni parleremo di una bolla scoppiata o di un'ondata di investimenti che ha gettato le basi per il prossimo slancio di produttività.